数据结构 图的邻接矩阵

图的邻接矩阵的存储方式是用两个数组来实现的,一个一维数组存储顶点信息,一个二维数组存储线(无向图)或弧(有向图)的信息。

设图G有n个顶点,则邻接矩阵是一个n × n的方阵,定义为:

《数据结构 图的邻接矩阵》

《数据结构 图的邻接矩阵》

无向图的邻接矩阵,两个顶点有边则为1,否则,为0;因为是无向图arc[i][j] = arc[j][i],所以矩阵为对称矩阵,对角线为自己到自己的边,邻接矩阵中,行之和或者列之和都为各顶点度的总数。

设图G有是网图,有n个顶点,则邻接矩阵是一个n × n的方阵,定义为:

《数据结构 图的邻接矩阵》

《数据结构 图的邻接矩阵》

无向网图和无向图差不多,就是加了权值,两个顶点之间无边的话距离是∞。

如果是有向图,邻接矩阵就不是对称矩阵了。

下面是邻接矩阵的存储结构:

#define MAXVERTEX 100   //图的最大顶点数
#define INFINITY 32767  //用有符号的int最大值表示无穷大
typedef char vertextype;    //定义定点的存储信息为字符型
typedef int arctype;    //定义边的权值为int型

//图的邻接矩阵的存储结构
typedef struct
{
    vertextype vertex[MAXVERTEX];   //顶点表
    arctype arc[MAXVERTEX][MAXVERTEX];  //邻接矩阵
    int vertexnum;  //图的当前顶点数
    int arcnum; //图的当前边数
}MGraph;

存储结构里面主要由四部分构成,

第一部分是一个一维数组存储的是顶点信息,

第二部分是邻接矩阵由二维数组组成,存储着各顶点彼此之间的关系,

第三部分和第四部分分别是当前图的顶点数和线数。

下面是具体的代码实现(注释的很详细了):

#include <iostream>
using namespace std;

#define MAXVERTEX 100   //图的最大顶点数
#define INFINITY 32767  //用有符号的int最大值表示无穷大
typedef char vertextype;    //定义定点的存储信息为字符型
typedef int arctype;    //定义边的权值为int型

//图的邻接矩阵的存储结构
typedef struct
{
    vertextype vertex[MAXVERTEX];   //顶点表
    arctype arc[MAXVERTEX][MAXVERTEX];  //邻接矩阵
    int vertexnum;  //图的当前顶点数
    int arcnum; //图的当前边数
}MGraph;

//创建无向网
void CreateMGraph(MGraph &G)
{
    cin >> G.vertexnum; //输入顶点数目
    cin >> G.arcnum;    //输入边数
    for(int i = 0; i < G.vertexnum; i++)    //输入顶点信息
        cin >> G.vertex[i];
    for(int i = 0; i < G.vertexnum; i++)    //将所有边初始化为无穷大
        for(int j = 0; j < G.vertexnum; j++)
            G.arc[i][j] = INFINITY;
    for(int k = 0; k < G.arcnum; k++)
    {
        int i, j, w;
        cin >> i >> j;  //输入构成边的两个顶点
        cin >> w;   //输入边所对应的权值
        G.arc[i][j] = w;
        G.arc[j][i] = G.arc[i][j];  //无向图的邻接矩阵为对称矩阵
    }
}

//打印邻接矩阵
void PrintfMGraph(MGraph G)
{
    for(int i = 0; i < G.vertexnum; i++)
    {
        for(int j = 0; j < G.vertexnum; j++)
            cout << G.arc[i][j] << '\t';
        cout << endl;
    }
}

//主函数
int main()
{
    MGraph G;
    CreateMGraph(G);
    PrintfMGraph(G);
    return 0;
} 

邻接矩阵的时间复杂度为O(n +  n^2 + e),其中n为顶点数,e为边数,去掉低阶和系数后,变为O(n^2)。

运行结果(根据上面第二个图输入的数据):

《数据结构 图的邻接矩阵》

    原文作者:算法小白
    原文地址: https://www.cnblogs.com/KogetsuChida/p/10409992.html
    本文转自网络文章,转载此文章仅为分享知识,如有侵权,请联系博主进行删除。
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